python之使用snowboy离线语音唤醒_python 语音唤醒

python之使用snowboy离线语音唤醒

介绍

snowboy 是一个开源的、轻量级语音唤醒引擎，比较好用。

训练语音模型网址：

https://snowboy.hahack.com/

环境

开发环境为： ubuntu 21.04

sudo apt-get install alsa-base
sudo apt-get install alsa-utils
sudo apt-get install libasound2-dev
sudo apt-get install pulseaudio
sudo apt-get install swig
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install pyaudio
sudo apt-get install sox
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swig安装不成功：

采用:swig安装

pyaudio 开始播放音乐

sudo aplay test.wav 
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获取snowboy

使用

git clone https://github.com/Kitt-AI/snowboy.git
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或

git clone https://gitee.com/william_william/snowboy.git
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测试使用

首先使用命令

cd ../../swig/Python3 && make
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获取对应该系统的_snowboydetect.so,不是一个系统的直接copy会报错的。

打开snowboydecoder.py 文件，将代码 from * import snowboydetect 改为 import snowboydetect 即可。

进入目录 snowboy/examples/Python3 并运行以下命令：

python3 demo.py resources/models/snowboy.umdl
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创建一个demo

首先创建一个demo文件夹，

然后把resources文件夹、demo.py 、 snowboydecoder.py 、snowboydetect.py

_snowboydetect.so （_snowboydetect.so 在swig/Python3的目录下） 复制到该文件夹，还有把训练的模型也复制其中。

在该文件夹下运行以下命令：

python3 demo.py xxx.umdl
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Integration

#!/bin/python3
# 直接 唤醒 并且执行某个函数
import snowboydecoder
import sys
import signal
import os
import subprocess as sub

# 执行 bash 类
# pip3 install subprocess 

class Run():
    # 初始化 参数;args 为数组 ['python3','xx.py']
    def __init__(self,args,
    shell=True,encoding="utf-8"):
        self.args = args
        self.shell = shell
        self.encoding =encoding
    # 处理 args 为一个字符串 
    def Handle(self):
        arg = ''
        for item in self.args:
            arg += item +' '
        return arg
        # 执行 命令行
    def run(self):
        res = self.Handle()
        res = sub.run(
            res,
            shell=self.shell,
            encoding=self.encoding
        )
        #  方便以后对其进行操作
        return res
# 第二种： 不使用demo，直接对demo进行再封装；只需要填写model的文件名即可
class Rundev():
    def __init__(self,model,sensitivity=0.5,sleep_time=0.03):
        # 外置参数
        self.model = model
        self.sensitivity = sensitivity
        self.sleep_time = sleep_time

        #内置参数 
        self.interrupted = False

    def interrupt_callback(self):
        return self.interrupted
    def signal_handler(self,signal, frame):
        self.interrupted = True    
    def run(self):
        print('正在监听中.........','按 Ctrl+C 停止运行')

        # capture SIGINT signal, e.g., Ctrl+C
        signal.signal(signal.SIGINT, self.signal_handler)

        detector = snowboydecoder.HotwordDetector(
            self.model, 
            sensitivity =self.sensitivity)

        # main loop
        detector.start(detected_callback=snowboydecoder.play_audio_file,
               interrupt_check=self.interrupt_callback,
               sleep_time=self.sleep_time)
        # 使终止
        detector.terminate()
        


# 测试
if __name__ == "__main__":
    # os.getcwd()获取当前工作路径
    args = [
        'python3',
        os.getcwd()+"/python/snowBoyDemo/demo.py",
        os.getcwd()+"/python/snowBoyDemo/xiaoai.pmdl"
    ]
    # dev = Run(args=args)
    # dev.run()
    dev = Rundev(os.getcwd()+"/python/snowBoyDemo/xiaoai.pmdl")
    dev.run()



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使用第二个类的可以把demo.py删除了。

成功后：

如果想添加一些唤醒后的操作，打开snowboydecoder.py，第208行：

              可以修改这里 这里是被唤醒之后运行的方法
            #small state machine to handle recording of phrase after keyword
            if state == "PASSIVE":
                if status > 0: #key word found
                    self.recordedData = []
                    self.recordedData.append(data)
                    silentCount = 0
                    recordingCount = 0
                    message = "Keyword " + str(status) + " detected at time: "
                    message += time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",
                                         time.localtime(time.time()))
                    logger.info(message)
                    print("执行一个测试")
                    callback = detected_callback[status-1]
                    if callback is not None:
                        callback()

                    if audio_recorder_callback is not None:
                        state = "ACTIVE"
                    continue
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训练语音模型

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